基于OpenCV的人脸识别签到系统

1. 摘要

随着人工智能技术的发展,人脸识别技术应用到了生活的很多方面,本文利用人脸识别技术实现了人脸识别签到功能。具体采用 Python 语言以及 dlib 库、face_recognition 库以及 OpenCV 库完成人脸检测、人脸定位以及人脸采集以及签到功能。

2. 设计

系统设计分为两部分,一部分为用户端,一部分为管理端。管理端在系统管理员进入系统后可通过学号注册并上传照片;用户端则通过电脑端摄像头采集照片,与加入的用户注册照片进行比对签到是否成功。

2.1 管理端

可以添加学生或者管理员。

添加新学生信息及原始照片:

 添加进入的葛优照片在数据库中存储其脸部的特征向量:

2.2 客户端

使用 OpenCV 识别图片中的人脸得到所有的 Rect,一个人脸在图片中的位置会储存在一个 Rect(x 轴、y 轴、width、height)对象中。然后循环以下做法:剪切出每个Rect 在图片中对应的子图片,调用 Face++ 的接口搜索与子图片最相近的一个人,如果最相近的人置信度≥ 80,认为是
同一个人,复制一份原图片,然后把 Rect 对应的位置画上框,保存在指定文件夹(每个活动有唯一的存储文件夹)下,如果置信度< 80,处理下一个 Rect。系统测试时任意采集多个人的正面脸部照片,建立一个 小型的人脸图像为库,在 PC 机上对这些照片进行处理,并 传送到服务器。点击开始签到后打开摄像头在待识别方框中 采集到图像,系统对采集的图像进行特征提取,与库中图像 进行比对,最后在识别结果中显示签到人名。

结果展示如下:

 3.总结

本文从实际背景和需求出发,采用人脸识别签到考勤改变了传统人工检验的做法,极大提高了组织效率和办事能力,在基于人脸识别技术的考勤签到系统中,在保证图像数据识别率的前提下有较高的实时性,稳定性若能良好的普及应用,对于大学校园教育的发展有着极大的积极意义。

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基于人脸识别技术的考勤签到系统-深度学习文档类资源-CSDN下载

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